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  • 词汇搭配用作名词 (n.)动词+~avoid the topic避开话题bring up a topic把题目提出来讨论形容词+~the key topic关键的论题介词+~write on the topic以…为题目写作词组短语hot topic热门话题;新锐special topic...

    词汇搭配

    用作名词 (n.)动词+~avoid the topic避开话题

    bring up a topic把题目提出来讨论形容词+~the key topic关键的论题介词+~write on the topic以…为题目写作

    词组短语

    hot topic热门话题;新锐

    special topic专题

    topic for discussion议题

    topic sentence课题句子,主题句子

    同近义词辨析

    topic, subject, theme, issue

    这组词都有“主题、话题”的意思,其区别是:

    topic普通用词,含义广泛,但其范畴小于subject。既可指文章、讲话的题目,谈话的内容,又可指提纲中的标题甚至段落的主题或中心思想。

    subject一般用词,使用广泛。指书籍、文章、演讲、讨论等中所隐含的、暗示的,需要由读者或听众推断的主题或中心话题。

    theme系正式用词,多指文学、艺术作品的主题,或论文、演说的主题。

    issue指有争论、议论,急需讨论研究的热点话题。

    双语例句

    用作名词(n.)Lack of space forbids further treatment of the topic here.

    因篇幅所限,此处不便对本题作进一步阐述。

    This essay is so short that it can only scratch the surface of the topic.

    这篇文章很短,只能对这一问题作肤浅的探讨。

    The essay isn't even remotely relevant to the topic.

    这篇文章毫不切题。

    The topic seemed to have a fascination for her.

    这个题目似乎对她很有吸引力。

    They discussed the weather and other topics.

    他们讨论了气候和其他的话题。

    Let's take leave of the topic and turn to another.

    这个问题就说到这里吧,现在来谈谈另一个话题。

    Can we shunt the talks onto a new topic?

    我们谈话换个新话题好吧?

    权威例句

    Topic-sensitive PageRankProbabilistic topic modelsFocused crawling: a new approach to topic-specific...Dynamic topic modelsDynamic topic modelsImproved algorithms for topic distillation in a hyperlinked environmentSIGIR'98 papers: Improved Algorithms for Topic Distillation in a Hyperlinked EnvironmentSE-TextRank Opinion Summarization Method Based On Topic ModelModeling Sentiment and Aspect Using Syntax: A Topic Model ApproachTopic Concept Discovery for Web Pages

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  • 对于稳步渐长的UV量,对于产品和平台是非常有价值的,想好如何对这些来访问的用户进行承接转化,而不是一味的追求提高UV,提高了留不住有什么用呢? 页面访问量 Page Views 访问量指PV指网站页面的浏览量,页面被...

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    独立访客数 Unique Visitors

    独立访客UV指不同的用户,通过互联网访问同一个网页或产品的独立触发用户数。这里需要提一点:独立UV是按浏览器cookie为依据。如果cookie不清除,两个人在0:00-24:00内用同一个浏览器不同的账号登陆,只会算作一个UV。

    0719f5ae9250b857136e2ca0a5ac6089.png
    关于UV的实际例子
    ——“做了这个老拉新活动以后,每天APP的UV同比提升了20%!”
    ——“UV这么高,那接下来你要注重用户后续转化啊。
    对于稳步渐长的UV量,对于产品和平台是非常有价值的,想好如何对这些来访问的用户进行承接转化,而不是一味的追求提高UV,提高了留不住有什么用呢?

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    页面访问量 Page Views

    访问量指PV指网站页面的浏览量,页面被刷新一次就计算一次。如果网站被刷新了1000次,那么流量统计工具显示的PV就是1000 。

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    关于PV的实际例子
    ——“刚刚上线了双11活动,活动页设置了定时抢券功能。”
    ——“你还别说,虽然UV没怎么变化,PV倒是高了不少,很多人在关心什么时候抢券。”
    UV不变,PV变大,说明同一批用户多次浏览活动页面。出于此结论可得推断同一用户多次浏览页面的目的可能是:来看优惠券何时开抢(不过一般现在都设置了开抢倒计时,减少这种无效的PV)

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    独立IP Internet Protocal

    独立IP指不同的用户,通过互联网各个拥有唯一IP地址的计算机访问同一个网页或产品的独立触发用户数。

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    关于IP的实际例子
    ——“昨天通过分析用户IP,发现我们65%用户集中在广州,23%集中在江苏。”
    以终端设备来统计数量,并不在乎终端那头使用的人究竟是1个人还是100个人。

    三者的关系

    PV是和IP的数量成正比的,因为页面被刷新一次那么PV就会被记录一次,所以IP越多,说明网站的PV数据也就随之增多。但是需要注意的是PV并不是网站的页面的访问者数量,而是网站被访问的页面数量。因为一个访问者可以多次刷新页面,增加PV数量。

    UV>IP

    10个用户在同一个局域网使用同一个IP访问相同网页,此UV=10,IP=1。

    IP>UV

    1个用户网络频繁掉线,重复了10次联网登录网页,此时UV=1,IP=10。

    很多人或许会疑问,IP和UV到底哪个更精准?

    IP和UV之间的数据不会有太大的差异,通常UV量和比IP量高出一点,每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。站在运营的角度,当运营对象为用户时候,UV评估活动效果比较好;

    原文链接:https://blog.ccswust.org/7765.html

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  • 哈希什么意思Hashing is an important topic for programmers and computer science students to be familiar with. This article is specifically targeted to students, and programmers with a few months to a ...

    哈希什么意思

    Hashing is an important topic for programmers and computer science students to be familiar with. This article is specifically targeted to students, and programmers with a few months to a year of coding experience.

    哈希是程序员和计算机科学专业学生熟悉的重要主题。 本文专门针对具有几个月到一年的编码经验的学生和程序员。

    什么是散列 (What Hashing Is)

    Hashing: generating a value or values from a string using a mathematical function

    散列:使用数学函数从字符串生成一个或多个值

    Hashes are mostly used for three things:

    哈希主要用于三件事:

    1. Storing stuff without actually knowing what it is

      在不实际知道什么的情况下存储东西
    2. As a convenient way to remember where you put something

      作为记住放置位置的便捷方式
    3. To make sure the thing you received is the thing you wanted

      确保您收到的东西是您想要的东西

    That’s super confusing but bear with me.

    那真是令人困惑,但请忍受我。

    这个怎么运作 (How it works)

    Hashing is otherwise described as doing a non-reversible operation on a thing that turns it into a completely different thing but would turn into the same thing if you did it again with the same input.

    否则,散列被描述为对某个事物执行不可逆的操作,这会将其转变为完全不同的事物,但是如果您使用相同的输入再次进行操作,则将变为相同的事物。

    It’s a bit like hard boiled eggs. You can’t un-boil an egg, but you know what you’ll get out if you put a raw egg in some boiling water for 6-8 minutes. In much the same way, you can’t un-hash something.

    有点像煮鸡蛋。 您不能将鸡蛋煮沸 ,但是您知道将生鸡蛋放在沸水中6-8分钟会得到什么。 以几乎相同的方式,您不能取消哈希处理

    Image for post
    Photo by Jason Leung on Unsplash
    照片由Jason LeungUnsplash拍摄

    Here’s a sample of a very simple “hashing function” for integers: it divides a number by 10, then takes the remainder:

    这是一个非常简单的用于整数的“哈希函数”的示例:它将数字除以10,然后取余数:

    modulo10 (egg) {
    return egg % 10
    }

    If egg=55 it will give me 5, but I have no way of turning 5 back into 55. For modulo10(), the numbers 9, 23950829, 309 and 29 will all turn up 9. We have an infinite number of values that could have gone through that hashing function and returned the same thing.

    如果egg=55 ,它将给我5 ,但是我无法将5 55 。 对于modulo10()数字92395082930929将全部转起来9 。 我们可以通过该哈希函数并返回相同内容的值是无限的。

    When two things have the same hash, it’s called a collision. In a cryptographic hashing function, it should be very improbable for two values to have the same hash.

    当两个事物具有相同的哈希值时,称为冲突。 在密码哈希函数中,两个值具有相同的哈希应该非常不可能。

    There are two types of hashing functions which are used for different things. Fast ones and slow ones.

    有两种类型的哈希函数用于不同的事物。 快的和慢的。

    The fast ones are used for when you don’t care if anyone knows that 5 came from a 25. They’re used in a few data structures where you need to look stuff up really fast. An example is a hash table which is pretty neat (I wrote a whole article about them). Fast hashes are also used for verifying data integrity.

    如果您不在乎是否有人知道5来自25,则使用快速的那些。它们用于一些数据结构中,您需要真正快速地查找它们。 一个例子是一个非常整洁的哈希表 (我写了一篇关于它们的整篇文章 )。 快速哈希还用于验证数据完整性。

    数据的完整性 (Data Integrity)

    Lets say I torrent a piece of software, the ISO for a Linux distro for example. I might be unsure if what I got is what I meant to download. I could have missed a piece in transit, it could be an older version, or someone may have tampered with it. Lucky for me, I can go to an authority and find a checksum which I can compare my file against. A checksum is the value the developers got when they hashed the file they released. Since I have the ability to hash the file I got in the exact same way and compare the two values, I can verify that I have the correct file.

    可以说我洪流了一个软件, 例如 Linux发行版的ISO。 我可能不确定我所得到的是我要下载的内容。 我可能会错过运输中的作品,它可能是较旧的版本,或者有人对其进行了篡改。 对我来说幸运的是,我可以去找一个权威机构,然后找到一个可以与我的文件进行比较的校验和 。 校验和是开发人员对发布的文件进行哈希处理时获得的值。 由于我可以用完全相同的方式对获得的文件进行哈希处理并比较两个值,因此可以验证我是否具有正确的文件。

    You can also use slow hashes for data integrity but it’s not a huge deal if you used something too fast like MD5.

    您也可以使用慢速散列来确保数据完整性,但是如果您使用的速度太快(例如MD5),这并不是什么大问题。

    密码 (Passwords)

    Slow hashes are for when you need to keep whatever you hashed a secret. Because they’re slow and take a lot of computing power, they’re harder to ‘crack’ or figure out what their original value was. Slow hashes are perfect for passwords. This is why we talk about ‘cracking passwords’.

    慢散列用于需要将散列的内容保密的情况。 由于它们运行缓慢且需要大量计算能力,因此很难“破解”或弄清楚它们的原始价值是什么。 慢散列非常适合密码。 这就是为什么我们谈论“破解密码”的原因。

    On some sites, when you enter a password, the site matches what you typed in with what it has on the server. However, it doesn’t actually know what your password is. When you sign up, the site generates a bit of random data (a salt), tacks it on to the password you chose, and puts it through a hashing function. It then stores the result of that hash and the salt it used.

    在某些站点上,当您输入密码时,该站点将您输入的内容与服务器上的内容进行匹配。 但是, 它实际上并不知道您的密码是 。 当您注册时,该站点会生成一些随机数据(盐),将其附加到您选择的密码上,并通过哈希函数进行处理。 然后,它存储该哈希的结果及其使用的盐。

    When you want to use your password to log in again, it grabs the salt (which is usually kept in the same place as the password hash), does the same process again, and then compares the two results.

    当您想使用密码再次登录时,它会抢占先机(通常与密码哈希保存在同一位置),再次执行相同的过程,然后比较两个结果。

    如何破解密码 (How to crack passwords)

    Remember, since it’s impossible to know for 100% sure what the original value of a hash was, we have to use our best guess. Most of the time, this involves using a list of common passwords and trying each of them against each hash. To do that you have to compute each one, so the slower the hash, the more expensive it will be for a hacker to guess passwords.

    请记住,由于不可能100%知道哈希的原始值是什么,因此我们必须使用最佳猜测。 在大多数情况下,这涉及使用常见密码列表,并针对每个哈希尝试对每个密码进行尝试。 为此,您必须计算每个密码,因此哈希值越慢,黑客猜测密码的成本就越高。

    A salt is important too.

    盐也很重要。

    Lets say User1 and User2 both used pa$$word as their passwords. The MD5 hash for pa$$word is A61A78E492EE60C63ED8F2BB3A6A0072. Hackers already know what the hashes for all the top passwords are. In fact, you can even look up MD5 hashes on sites like crackstation.net. Additionally, if a password is less common, they can guess it once and then compromise the accounts of everyone else who used that password.

    假设User1和User2都使用了pa$$word作为密码。 pa$$wordMD5哈希为A61A78E492EE60C63ED8F2BB3A6A0072 。 黑客已经知道所有顶级密码的哈希值是什么。 实际上,您甚至可以在crackstation.net等网站上查找MD5哈希。 此外,如果密码不太常见,他们可以猜测一次,然后破坏使用该密码的其他所有人的帐户。

    If I add a salt, then the hashes will be different. For example, using usernames as a salt (just an example, not a good idea in practice):

    如果我加盐,则哈希值将有所不同。 例如,使用用户名作为补充(仅作为示例,实际上不是一个好主意):

    user1.pa$$word = 8CF41DEBA430F88EBC5DDA0936B3435B
    user2.pa$$word = 5161758DEEF000FA5C190573574FAFB9 # <-- completely different hash

    See? Completely different hashes. If we had used something other than MD5, those user accounts would be as safe as they can be (which is not very because ‘pa$$word’ is a terrible password).

    看到? 完全不同的哈希。 如果我们使用的不是MD5,则这些用户帐户将尽可能安全(这不是非常安全,因为“ pa $$ word”是一个糟糕的密码)。

    再见MD5 (Goodbye MD5)

    I used a pretty bad example of a slow hash. MD5 was originally designed to be good enough to use on passwords, and it was — up until around 2005. Now it is considered broken and unsafe to use — mostly because it’s too fast. Computers have gotten more powerful so we need stronger encryption. Some better alternatives nowadays are bcrypt and PBKDF2.

    我使用了一个很慢的哈希哈希示例。 MD5最初被设计为足以在密码上使用,直到2005左右 。 现在,它被认为是损坏的并且使用不安全-主要是因为它太快了 。 计算机变得越来越强大,因此我们需要更强大的加密。 如今,一些更好的替代方法是bcryptPBKDF2

    当技术发展太快时 (When Technology Moves Too Fast)

    Unfortunately, MD5 is still widely used. If you look at HaveIBeenPwned.com and search for ‘MD5’, lots of results come up from sites that were hacked long after 2005. Why haven’t companies moved away from this highly insecure method?

    不幸的是,MD5仍被广泛使用。 如果您查看HaveIBeenPwned.com并搜索“ MD5”,则很多结果来自于2005年以后被黑客入侵的网站。为什么公司没有放弃这种高度不安全的方法?

    Part of the problem is that overhauling software, much like cracking secure passwords, can be time consuming and expensive. The other problem is the nature of hashing itself.

    问题的一部分是,大修软件(类似于破解安全密码)可能既耗时又昂贵。 另一个问题是散列本身的性质。

    If you don’t actually know what anyone’s password is, you can’t just change the hashing method. Since you can’t turn a hash back into a password, you definitely can’t turn a hash into a different hash that works for the same password.

    如果您实际上不知道任何人的密码,那么就不能仅更改哈希方法。 由于您不能将哈希转换回密码,因此您绝对不能将哈希转换为适用于相同密码的其他哈希。

    The best method to deal with this is to send out an email and force everyone to change their passwords. Users really hate this, so many companies have opted to re-hash passwords the next time the user logs in, but still support the old method until every password has been replaced. That’s why you’ll see MD5 on some sites which also used another method.

    解决此问题的最佳方法是发送电子邮件,并强迫每个人更改密码。 用户真的很讨厌这一点,因此许多公司在用户下次登录时选择重新哈希密码,但是仍然支持旧方法,直到替换了每个密码为止。 这就是为什么您会在某些使用其他方法的站点上看到MD5的原因。

    散列不是什么 (What Hashing Isn’t)

    Encoding and encryption are two things that may be confused for hashing. They all have one thing in common: they turn data into other data that looks different to a human.

    编码和加密是哈希可能混淆的两件事。 它们都有一个共同点:将数据转换为看起来与人类不同的其他数据。

    正在加密 (Encrypting)

    Encryption is different from hashing because it allows you to turn encrypted data back into what it was originally: to decrypt it. To do this you need a special key.

    加密与哈希处理不同,因为它使您可以将加密的数据恢复为原始数据: 解密 。 为此,您需要一个特殊的密钥。

    Sometimes you might hear bloggers or tech writers say “passwords are encrypted”, this is not technically the case. Passwords should always be ‘hashed’ with one exception: when they are in transit between your keyboard and the program that hashes them.

    有时您可能会听到博客作者或技术作家说“密码已加密”,从技术上讲并非如此。 密码应始终“散列”,但有一个例外:在键盘和对其进行哈希处理的程序之间传递密码时。

    编码方式 (Encoding)

    Students and novice programmers often confuse encoding for hashing or encrypting. This is not good because encoding, like encryption allows you to turn encoded data back into its original form — except you don’t need a key to do it at all. Anyone can decode encoded data provided they know what encoding it currently uses and originally used. Encoding data does not protect it from being seen by prying eyes.

    学生和新手程序员经常混淆编码以进行哈希或加密。 这是不好的,因为像加密一样的编码允许您将编码的数据转换回其原始形式-除非您根本不需要密钥即可执行该操作。 任何人都可以解码编码的数据,前提是他们知道当前使用和最初使用的编码。 对数据进行编码并不能防止被窥视。

    An example is JWTs: JSON Web Tokens.

    一个示例是JWT:JSON Web令牌。

    An example JWT looks like the following: not legible to a human unless you can convert Base64 in your head (I doubt anyone could do that for a string this long).

    JWT的示例如下所示:除非您可以在自己的脑海中转换Base64(否则我怀疑有人可以这么长时间使用一个字符串),否则人类将难以理解。

    eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c

    JWTs are pretty cool! However, students and newbies often look at them and think the data is secret because they can’t read it. In reality, JWTs are Base64Url encoded, not hashed or encrypted. This means anyone can read the first and second parts of them (in fact there’s a handy tool for it, try it out). The signature at the end is proof that it really came from where it claims to have come from. You can encrypt JWTs if you want, but they are readable by default.

    JWT非常酷! 但是,学生和新手经常看着他们,认为数据是秘密的,因为他们看不懂。 实际上,JWT是Base64Url编码的,不是散列或加密的。 这意味着任何人都可以阅读其中的第一部分和第二部分(实际上有一个方便的工具 ,可以尝试一下)。 最后的签名证明它确实来自它声称的来源。 您可以根据需要加密JWT,但默认情况下它们是可读的。

    Does this mean JWTs are insecure? No! This is by design. Just don’t put anything you don’t want the end user or a hacker to see in one.

    这是否意味着JWT不安全? 没有! 这是设计使然。 只是不要放入您不希望最终用户或黑客看到的任何东西。

    摘要 (Summary)

    Hashing is pretty cool. You can use it to:

    哈希很酷。 您可以使用它来:

    1. make hash tables that can store data in a way that makes it fast to retrieve

      制作可以以快速检索方式存储数据的哈希表
    2. store passwords in a way that keeps them super secret

      以使密码超级机密的方式存储密码
    3. verify the integrity of data in case it was corrupted in transit or tampered with

      验证数据的完整性,以防数据在传输中被破坏或被篡改
    4. A whole bunch of other stuff I didn’t cover.

      一大堆我没有讲的东西。

    Hashing is not the same as encoding or encrypting and it’s important to understand the difference between these.

    哈希与编码或加密不同,重要的是要了解它们之间的区别。

    翻译自: https://medium.com/@jasminedevv/hashing-whats-it-for-fb0340c3330c

    哈希什么意思

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  • pic.serial有什么意思

    2016-12-12 10:00:06
    var pic; chrome.extension.onMessage.addListener(function(request, sender, sendResponse) { if(request.topic == "fsPic"){ ...其中serial是什么意思 serial是自定义的还是js本身定义的?serial有什么含义
  • {'/t'}明: 例如:s = "01-1" 或 s = "01-01" 想截取“01-”后面所有的信息最佳案提问python 正则表达式如何截取字符串中间的内容请问python中正则表达式如何获取字符串中间指定内容,例如"forum/135/topic/...

    split rom gui我想用正则表达式实现。谢谢。

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    请问如何写正则表达式把后面的中文字符串提取出来?偶是小白,麻烦回详

    最佳案Python正则表达式在使用中会经常应用到字符串替换的代码。有很多人都不知道如何解决这个问题源码天空,下面的代码就告诉你其实这个问题无比的简单,希望你有所收

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    以下是代码: import re patt = r'(\w+)\s(\w+)' str1 = 'as jk jsd eqwe dsads' reg

    :这安娜的橱窗是鬼歌吗就是你要匹配的字符串,只不过需要进行解码,me = '\xd5\xd2\xb5\xbd\xcf\xe0\xb9\xd8\xd0\xc2\xce\xc5170\xc6\xaa'print me.decode('gb2312')# 找到相关新闻170篇用gb

    问题说python 3中split明: 如图所示 如何截取 归属地下面红框里的内容但是又不截取下面 最近登陆ip的

    最佳案下面列出: 1.测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分regex=ur"" #正则表达式 if re.search(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing() 2.测试正则表达式

    最佳案有两种方式,1、字符串切片:print s[3:]2、正则:print re.search('\d+-(.*)',s).group(1)

    :plol莫安娜ython中的正则表达式完全可以办到 #导入正则re模块 >>> import re #定义there 注: '\s'为匹配空白字符'*'为匹配0到无限给前面的字符,'\s*'即为匹配空白, re.i选项表示大

    问题说明: re.split(pattern,val,1)式子分割时提示ValueError: too many values to unpack,

    比如,一段文本:eng li aas ddde iiiiideeeeef怎样在Python中用正则表达式提

    :替换掉就好了。re.sub(r'',' ','eng li aasdddeiiiiideeeeef')或者:>>> ' '.join(re.split(r'','eng liaasdddeiiiiideeeeef'))' eng li aas ddde iiiiideeeeef '>>>

    最佳上海哪里有安娜苏专柜案result = re.split(pattern,val,1)print(result)

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  • decimal(18,4)是什么意思

    千次阅读 2011-08-08 17:40:21
    decimal(18,4)表示小数和整数加起来是18位,其中小数是4位。     传说中的decimal(numeric) ...详情参见URL:http://www.chinaret.com/user/topic_view.aspx?id=e2fa4bee-d532-4317-8e95-055c59816473...
  • href="#"是什么意思呢?

    千次阅读 2014-02-13 12:02:03
    原文出处:http://zhidao.baidu.com/question/45932969.html?fr=qrl&index=0&qbl=topic_question_0 联接是当前页面。 ------------------- 通常有如下用法: 关闭 将href="#"是指联接到...
  • 权威例句FUB, IASI-CNR and University of Tor Vergata at TREC 2007 Blog TrackFUB at TREC-10 Web Track : A probabilistic framework for topic relevance term weightingThe fub-1 mutation blocks initial ...
  • http://topic.csdn.net/t/20050622/12/4098950.html
  • 原文地址Lyric Analysis with NLP &...原文的内容可以分为三个部分 - 文本挖掘和探索新数据分析 - 情感分析和 Topic Modeling with NLP() - 机器学习预测分析对于自己这样一个不太了解音乐...
  • 1. 返回String解码为utf-8的字节序列; 2. 使用指定字符集解码的字节数组构造一个新的String。 ...From topics:http://topic.csdn.net/u/20080630/12/01273b1a-2c78-41bc-a5f1-453c30cc5bea.html
  • amq.topic topic ...done. </code></pre> <p>What does the <code>direct</code> heading mean in this context (clearly it's not all exchanges of type direct, as it lists node_exchange as being of type ...
  • 全部This is an ad hoc solution to the problem.这是立即解决问题的方法.期刊摘选Ambassador MacKay of again assumed the Chair of the Ad Hoc ...期刊摘选Relative positioning is a hot topic in ad hoc net...
  • Q:什么Topic? A:Topic就是SUB/HUB即发布订阅模式,是SUB/hub就是一拖N的USB分线器的意思意思就是一个来源分到N个出口。值得注意的是,此模式下,仅对有效的出口即时发送消息,如publisher发布消息Message A到A...
  • 在http://topic.csdn.net/u/20071203/19/47c033a5-6501-49c1-ac1b-ead5cadb0fca.html?seed=50094126 看到 include using namespace std; class CText { public:

空空如也

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